​AI Design

AIによって完璧で天才な建築家は作れるか

私たちは建築設計を行う中で「設計」と「評価」の自問自答によって自分が正しいと思う設計を行っている。「設計プロセス」ではノウハウや設計の経験や知識を蓄積する無限の記憶力と、「評価プロセス」では統計データの比較分析によるによる客観的論理力を補うことで完璧で天才な建築家設計者をつくれるのではないか。しかし、AIを成長させるためには人間の創造力が必要であり、人間はAIのアシスタントを受けることで人間の能力の限界を突破できる。AIだけでは天才にはなれないし、人間だけでは天才になれない。
この​相互扶助をアクセラレーションすることが完璧な建築家をつくる条件になりうる。


In the process of architectural design, we ask ourselves the questions of "design" and "evaluation" to create what we think is the right design. In the "design process," we need an infinite amount of memory to accumulate know-how and design experience and knowledge, and in the "evaluation process," we need to supplement this with objective logic through comparative analysis of statistical data. However, human imagination is necessary for AI to grow, and humans can break through the limits of human ability by receiving assistance from AI.
Acceleration of this mutual assistance can be a condition for creating the perfect architect.
Translated with www.DeepL.com/Translator (free version)

Process01

人間の限界:Issue
設計者は記憶力の限界により多様な設計要素を使いこなせていなく、統計に基づいて客観的な評価ができない。現在の建築家や設計者の能力の限界を感じた
Collecting a large amount of data Organize contests and competitions and form an alliance to collect architectural design works from all over the world. Organize diversified modern knowledge and ideas.

Process02

AIが補う:Analysis
能力を補うのがAI。設計の多様なアイディアや評価項目を世界中から収集しビックデータを使いこなすことで人間の能力を補う
Comparative analysis / programming By disassembling the work with high precision, categorizing it, and comparing and analyzing it, we will clarify the outline of architectural design and acquire statistical data while constructing programming.

Process03

共に成長する:Evolution
AIは人間の個性や創造力を収集することで成長を続け、人間は過去のデータを使いこなすことでクリエイティブな設計を円滑にする。人間とAIは相互に補完することで互いに成長し続けるのである。
Quantitative presentation / consulting The ability of the designer can be objectively and quantitatively evaluated based on the data. In addition, the best answer that matches the evaluation axis is calculated and presented by various combinations.

​AI✕Design

建築業界では様々な場面でAIやICTなどの最先端の技術が積極的に開発されている。
建築空間においては環境解析によるシュミレーションや構造設計における最適化、造形操作においてはグラスホッパー、またそれらを横断するBIMなどにプログラミングやAIが用いられている。
それらは、部分的なAIであり部分的に最適化したり建築家をアシストしている。私たちが開発しているAIは真逆でマクロから攻めるAIです。建築設計の提案を行う中で様々な用途や敷地に応答したり、社会的要求やクライアントの要求に応答するなど建築設計の概論を明らかにしていくことで、私たちがベストな建築デザインができるようにAIがアシストします。


In the construction industry, cutting-edge technologies such as AI and ICT are being actively developed in various aspects.In architectural spaces, programming and AI are being used for simulation by environmental analysis, optimization in structural design, grasshopper in modeling operations, and BIM across all of these.
These are partial AIs that partially optimize and assist architects. The AI we are developing is the exact opposite: AI that attacks from the macro level. The AI assists us in making the best architectural design by clarifying the general principles of architectural design, such as responding to various uses and sites, social demands, and client requirements in making architectural design proposals.

​AIは全ての提案パターンが予測可能に

建築設計のほとんどは組み合わせ理論でできている。
例えば、「ボリュームを積み木状に積層する造形操作」であれば
「ボリューム」×(を)「積み木状」×(に)「積層する」×「造形操作」に分解できる。
Word単体の使用確立とWordとWordの関係確立によって全体の創造力の数値が算定できる。
​これを逆算すればすべての提案パターンが予測可能になり、創造的な提案を算定できる。もちろん、1.2年ではカテゴライズの正誤が低く外枠のみが形成されるが、データが蓄積し分岐をくりかえすことで文章から文、文から単語へと精度を高めることができる。


Most of architectural design is made up of combinatorial theory.
For example, if we are talking about a modeling operation that stacks volumes into blocks, it can be broken down into It can be decomposed into "volume" x "building blocks" x "layering" x "modeling operation.
The overall creativity value can be calculated by establishing the use of Word alone and the relationship between Word and Word.By calculating this backwards, all proposal patterns can be predicted, and creative proposals can be calculated. Of course, in 1.2 years, the categorization is not correct and only an outer frame is formed, but as data is accumulated and branching is repeated, the accuracy can be improved from sentence to sentence and from sentence to word.

学生や社会、日本と世界​でつながる設計の可能性

就職活動での学生から社会へ、設計活動での日本から世界へと変化するはざまで、多くの矛盾や疑問を感じたのは私だけだろうか。
就職活動を通して感じたことは、学生設計と実務設計は大きく異なり分断しているということ。
国際コンペの審査委員長を務めて分かったことは日本と世界では大きく異なり分断しているということ。
しかし、これらの横断が思考を加速させ社会を豊かにさせる新たな創造へとつながる。


実務設計では短時間で的確で豊かな建築の形態や空間をつくらなければならない。そこでは卒業設計や修士設計の学生設計の
アイディアや可能性が使えない時が多く自己表現や賞歴、就活のために消化されてしまう。そこでAIを用いて学生のアイディアをアーカイブし必要な時に必要なアイディアを引き出すことで容易に実務設計に応用できる。
また日本と世界をAIの数字と記号に変換されたカテゴライズにより言語の壁や物理的距離をなくしアイディアの交換が可能になる。

ただし、私が作りたいのは検索システムではなくその先のデザインで今後継続的なb研究が必要になる。

Am I the only one who felt many contradictions and questions in the transition from student to society in job hunting, and from Japan to the world in design activities?Throughout my job search, I felt that student design is very different from practical design and that there is a division between the two.When I was the chairman of the jury of an international competition, I realized that there is a big difference between Japan and the rest of the world.However, it is these crossings that accelerate thinking and lead to new creations that enrich society.

In practical design, we have to create precise and rich architectural forms and spaces in a short time. It is not possible to use the ideas and possibilities of the students' graduation and master's designs.In this context, the ideas and possibilities of students' graduation and master's designs are often not used and digested for self-expression, awards and job hunting. This is why we use AI to archive students' ideas and extract them when needed, so that they can be easily applied to practical design.The categorisation of ideas between Japan and the rest of the world, converted into numbers and symbols by the AI, eliminates language barriers and physical distances, making it possible to exchange ideas.
However, what I want to create is not a search system, but a design that goes beyond that, which will require continuous research.

​設計者とクライアントの個性を尊重する
​民間事業用のAI

AIと聞くと自動的に最適なものが出てきて均質的な設計になるのではと考える方が多いかもしれません。
しかし私たちはAIが完全に自動的に完璧な設計提案をつくれることは目指していません。

私たちは建築をデザインするときにデザインしながら自分なりに評価をし繰り返すことで自分が正しい設計を行います。つまり設計者の個性とクライアントの個性が一致するデザインがベストなデザインであり、AIが両者の個性を最大限に理解し尊重することでベストなデザインへアシストすることができます。

When you hear the word "AI," many people may think that it will automatically come up with the most suitable and homogeneous design.
However, we do not aim for AI to automatically create a perfect design proposal.
When we design an architecture, we evaluate it in our own way as we design it and repeat the process to make sure we are designing it correctly. In other words, the best design is one that matches the personality of the designer and the personality of the client, and AI can assist in creating the best design by understanding and respecting the personalities of both parties to the maximum extent possible.

​0ベースで提案を考える
​公共事業用のAI

AIと聞くと自動的に最適なものが出てきて均質的な設計になるのではと考える方が多いかもしれません。
しかし私たちはAIが完全に自動的に完璧な設計提案をつくれることは目指していません。

私たちは建築をデザインするときにデザインしながら自分なりに評価をし繰り返すことで自分が正しい設計を行います。つまり設計者の個性とクライアントの個性が一致するデザインがベストなデザインであり、AIが両者の個性を最大限に理解し尊重することでベストなデザインへアシストすることができます。

When you hear the word "AI," many people may think that it will automatically come up with the most suitable and homogeneous design.
However, we do not aim for AI to automatically create a perfect design proposal.
When we design an architecture, we evaluate it in our own way as we design it and repeat the process to make sure we are designing it correctly. In other words, the best design is one that matches the personality of the designer and the personality of the client, and AI can assist in creating the best design by understanding and respecting the personalities of both parties to the maximum extent possible.

​AI Design FAQ

AIDesignに関するよくある質問に対する回答

​質問

​AIによって建築家もいらない存在になってしまうのか?

​質問

​AIは我々が求める「豊かな空間」「カッコいい形」をつくれるのか?

​質問

現在、建築設計における​AI・プログラミングの役割ってなに?​ミクロスケールAI(造)

​質問

​我々が目指す新たなマクロスケールAIの位置づけは?
​マクロスケールAI(造)

​質問

​我々が目指す新たなマクロスケールAIの位置づけは?
​マクロスケールAI(造)

​応答

​AIには創造力や道徳がない為、すべてが効率化された資本主義的な生産的建物以外の設計は建築家が必要になるでしょう。その中でも建築家をアシストするAIの可能性を我々は追求しております。

​応答

​AIと聞くと均質で退屈な建築や空間が想像されますが、私たちは様々な人間の感性や価値観を統計的に収集し理解しデザインに応用することを目指しています。

​応答

​数値に還元できる積算や構造、環境などの解析技術やそれらを効率化するBIMやグラスホッパーなどの数学による形態の生成は業務において使用されています。

​応答

建築設計提案の中でも部分部分の効率化を行うミクロスケールAIではなく、建築設計提案全体を解明しノウハウを使いこなすマクロスケールAIで100年後にはミクロスケールとマクロスケールがつながるときが来るでしょう

​応答

建築設計提案の中でも部分部分の効率化を行うミクロスケールAIではなく、建築設計提案全体を解明しノウハウを使いこなすマクロスケールAIで100年後にはミクロスケールとマクロスケールがつながるときが来るでしょう